采集像列车：任务如何不脱轨、数据如何不漏采

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jackcode

发布于 2025-08-04 11:28:43

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代码可运行

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—— 每天抓取中文新闻站点的一点实战经验

在信息变化日新月异的今天，各大中文新闻门户几乎每分钟都在发布内容。以人民网、新华网、央视网、中国新闻网和环球网为例，它们不仅是政策信号的窗口，也承载着极高的信息密度。很多人会问：能不能每天自动抓取这些网站的首页新闻？

答案是肯定的，但真正实现这件事，并不只是写个 for 循环那么简单。我们从一个典型的失败案例讲起。

一个“能跑起来”的爬虫，为什么采不到数据？

很多初学者会写出这样的脚本，试图抓取首页内容：

import requests
import time
import random

task_list = [
    "https://www.people.com.cn",
    "https://www.news.cn",
    "https://www.cctv.com",
    "https://www.chinanews.com.cn",
    "https://www.huanqiu.com"
]

for url in task_list:
    res = requests.get(url)
    print(res.status_code, res.text[:100])
    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))

这段代码运行时貌似“能抓点数据”，但只要你连续执行几次，大概率会遇到：

某些网址返回空白、重定向或直接 403；
程序请求超时就中断，后续任务无法执行；
串行执行效率低，一轮采集要等半天；
完全裸奔，没有代理和伪装，极易被封禁。

这就像几列火车共用一条轨道，而且没有任何“通行证”或“车站管控”，自然寸步难行。

合理调度，多轨运行，再加一张“车票”

如果把每个采集任务类比为一辆列车，那你至少需要：

给它们分配独立轨道（并发执行）；
配备合法通行证（代理 IP）；
建立调度站点，掌握每趟车的发车和运行状况。

下面是一个稳定、高效、可控的爬虫主程序，使用线程池 + 代理：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import random
import time

# 中文新闻站首页列表
task_list = [
    "https://www.people.com.cn",
    "https://www.news.cn",
    "https://www.cctv.com",
    "https://www.chinanews.com.cn",
    "https://www.huanqiu.com"
]

# 爬虫代理参数（亿牛云示例）
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "9180"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

def get_proxy():
    proxy_meta = f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
    return {"http": proxy_meta, "https": proxy_meta}

def fetch_news(url):
    try:
        proxies = get_proxy()
        headers = {
            "User-Agent": random.choice([
                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...",
                "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)..."
            ])
        }
        time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟人为访问节奏
        res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
        if res.status_code == 200:
            print(f"[OK] {url} → {res.text[:60]}")
        else:
            print(f"[FAIL] {url} → 状态码：{res.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"[ERR ] {url} → {str(e)}")

def run(tasks, max_workers=5):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as pool:
        futures = [pool.submit(fetch_news, url) for url in tasks]
        for f in as_completed(futures):
            f.result()

if __name__ == "__main__":
    run(task_list)

技术亮点：

使用 代理服务，避免本地 IP 频繁被封；
请求中添加了 User-Agent 伪装；
采用 线程池并发处理，任务同时执行；
加入异常捕获和基本日志，方便排查问题。

后续扩展一：自动提取热点摘要

爬下来的数据不能“沉睡”，更应该转化为“信息服务”。

我们可以这样设计一个自动摘要器：

结构化提取： 使用 BeautifulSoup 抽取新闻标题、发布时间、正文等；
关键词分析： 利用 jieba.analyse.extract_tags() 进行关键词提取；
摘要生成： 用 snownlp 或 textrank4zh 自动生成短摘要；
热点聚合： 根据关键词频次或跨站重合度聚类提炼当日热点；
自动推送： 每天把热点摘要通过企业微信 / 邮件 / 飞书机器人发送出去。

示例推送格式：

【8 月 4 日·午间热点】
1. 人民币汇率震荡央行回应（人民网、新华网）
2. 台风“卡努”逼近华南沿海（央视网）
3. 首套房贷利率下调试点落地（中新网）

这就形成了一个从“数据获取”到“主动分发”的闭环。

后续扩展二：设置计划任务，每天定点执行

要让这套系统每天早晚自动运行，我们可以设置定时任务调度：

方法一：Linux / macOS 使用 `crontab`

编辑计划任务：

crontab -e

添加以下两条配置，每天定时抓取：

0 8 * * * /usr/bin/python3 /home/user/NewsSpider/fetch_news.py >> /home/user/NewsSpider/logs/fetch.log 2>&1
0 16 * * * /usr/bin/python3 /home/user/NewsSpider/fetch_news.py >> /home/user/NewsSpider/logs/fetch.log 2>&1

方法二：Windows 使用“任务计划程序”

打开“任务计划程序”；
设置任务触发时间为早 8 点、下午 4 点；
启动程序路径填写 Python 可执行路径；
添加参数填写脚本绝对路径，例如：

程序: C:\Python39\python.exe
参数: D:\NewsSpider\fetch_news.py

同时启用日志输出或邮件通知，保证你能及时知道任务是否运行成功。

总结：从“能跑”到“可用”，是系统级进化

这一系列实践背后的核心逻辑是：稳定比快更重要，自动化比手动更关键，结构化比冗余更有价值。

最终你将获得一套这样的系统：

每天 2 次定时启动，按时抓取新闻站首页；
使用代理与并发机制，确保采集稳定可靠；
自动抽取关键词与摘要，识别跨站热点；
主动推送到邮箱 / 企业微信，早上上班前就能看到一手资讯；
日志与任务调度完整，可持续运行不崩溃。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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